redis百万级key，redis百万级数据查询变慢

redis中key的通用操作

1、redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希类型）。这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。

2、redis的key是在redis中非常重要的角色，通常提到key-value，key在redis中一般是字符串类型，value通常有5中不同的类型，例如strings，set，list，sortedset，hashes。在redis中对数据进行操作时，通常是对key来进行操作。只有设置了key，才能对key进行相应的复值，修改，删除等操作。

3、新建一个文本文件，包含redis命令 SET Key0 Value0SET Key1 Value..SET KeyN ValueN 如果有了原始数据，其实构造这个文件并不难，譬如shell，python都可以 将这些命令转化成Redis Protocol。因为Redis管道功能支持的是Redis Protocol，而不是直接的Redis命令。如何转化，可参考后面的脚本。

4、如果我们存储的string中的内容是数字的话，我们也可以对其进行增或减操作，Redis可以自动的对字符串进行相关的操作。实现的命令如下：使用msetnx时，同时设置一个或多个 key-value 对，当且仅当所有给定 key都不存在时才成立。getset命令从字面意思就可以看出来，他的作用是先get再set。

redis中为什么要序列化key

1、redis是没有提供专用的设置对象方法，需要自己进行改写。如果是担心JSON转对象会消耗资源的情况，这个问题需要考量几个地方，第一点：就是使用的JSON转换lib是否就会存在性能问题。第二点：就是数据的数据量级别，如果是存储百万级的大数据对象，建议采用存储序列化对象方式。

2、序列化最终的目的是为了对象可以跨平台存储，和进行网络传输。而我们进行跨平台存储和网络传输的方式就是IO，而我们的IO支持的数据格式就是字节数组。 （推荐学习：Redis视频教程）通过上面我想你已经知道了凡是需要进行“跨平台存储”和”网络传输”的数据，都需要进行序列化。

3、大家都知道redis序列化是将key，value值先转换为流的形式，再存储到redis中。RedisTemplate是使用的JdkSerializationRedisSerializer序列化，序列化后的值包含了对象信息，版本号，类信息等，是一串字符串，所以无法进行数值自增操作。

redis怎样找到key在内存中的位置

首先找到redis的安装目录，如下图测试环境目录，进入到/opt/install/redis-19/src，如下图所示。需要注意，一般情况下是在redis的安装目录下，有时也会在bin目录下，如下图所示。进入到该目录后，执行linux命令启动redis，命令为：./redis-cli -h 10.1 -p 6379。

当拿到一个key后，redis 先判断当前库的0号哈希表是否为空，即：if (dict-ht[0]...判断该0号哈希表是否需要rehash，因为如果在进行rehash，那么两个表中者有可能存...计算哈希表，根据当前字典与key进行哈希值的计算。

redis 有一个keys命令。\x0d\x0a语法：KEYS pattern\x0d\x0a说明：返回与指定模式相匹配的所用的keys。\x0d\x0a该命令所支持的匹配模式如下：\x0d\x0a（1）？：用于匹配单个字符。例如，h？llo可以匹配hello、hallo和hxllo等；\x0d\x0a（2）*：用于匹配零个或者多个字符。

如何使用redis缓存加索引处理数据库百万级并发

所以下面使用6节点（主节点、备份节点由redis-cluster集群确定）。6个节点分布在一台机器上，采用三主三从的模式。实际应用中，最好用多台机器，比如说6个节点分布到3台机器上，redis在建立集群时为自动的将主从节点进行不同机器的分配。

我们可以看到从秒杀成功队列中依次取出的第一个用户id是208522，最后一个用户是176260，可以看出结果是很准确的。redis在解决高并发这方面的能力是真的挺不错的。

可以通过Redis解决并发问题 解决方式一：将Redis连接池化首先，Redis也归属于数据库范凑，即便它是NoSQL类型，依然为C/S结构模式。客户端每次请求都需要建立数据库连接，在多客户端请求模式下服务端与客户端连接频繁将导致系列阻塞、超时等等系列问题。

我是如何解决redis集群批量获取的效率问题的

作为一个key value存在，很多开发者自然的使用set/get方式来使用Redis，实际上这并不是最优化的使用方法。尤其在未启用VM情况下，Redis全部数据需要放入内存，节约内存尤其重要。假如一个key-value单元需要最小占用512字节，即使只存一个字节也占了512字节。

Redis Cluster是Redis 0以后才正式推出，时间较晚，目前能证明在大规模生产环境下成功的案例还不是很多，需要时间检验。Redis Sharding集群Redis 3正式推出了官方集群技术，解决了多Redis实例协同服务问题。

将newkey的值 v2 删掉。用redis的时候， keys 、 hgetall 、 del 这些命令我们会多加小心，因为不合理地调用它们可能会长时间block住redis的其他请求 甚至导致CPU使用率居高不下从而卡住整个服务器。但其实 rename 这个不起眼的命令也可能造成一样的问题，使用时也需要谨慎对待。

Redis集群，作为数据存储和处理的强大解决方案，提供了多种模式以确保高可用性和性能。让我们深入了解一下Redis集群的三大核心组件——主从复制、哨兵模式和Cluster，以及它们如何协作以应对各种场景。主从复制： 容错和读写分离的基石，通过全量复制和增量复制确保数据一致性。

解决方案就是，不使用这些复杂度较高的命令，并且一次不要获取太多的数据，每次尽量操作少量的数据，让Redis可以及时处理返回。如果查询慢日志发现，并不是复杂度较高的命令导致的，例如都是SET、DELETE操作出现在慢日志记录中，那么你就要怀疑是否存在Redis写入了大key的情况。

redis性能为什么高

1、Redis 的大部分操作都在内存中完成，并且采用了高效的数据结构，因此 Redis 瓶颈可能是机器的内存或者网络带宽，而并非 CPU，既然 CPU 不是瓶颈，那么自然就采用单线程的解决方案了；Redis 采用单线程模型可以避免了多线程之间的竞争，省去了多线程切换带来的时间和性能上的开销，而且也不会导致死锁问题。

2、Redis的高并发和快速原因redis是基于内存的，内存的读写速度非常快；redis是单线程的，省去了很多上下文切换线程的时间；redis使用多路复用技术，可以处理并发的连接。非阻塞IO 内部实现采用epoll，采用了epoll+自己实现的简单的事件框架。

3、总结来说，Redis凭借其高效的数据操作和丰富的功能特性，为现代应用提供了强大的支持。通过合理的配置和优化，可以在性能和数据一致性间找到最佳平衡，满足各种业务需求。

4、当然了，单线程也会有它的缺点，也是Redis的噩梦： 阻塞。如果执行一个命令过长，那么会造成其他命令的阻塞，对于Redis是十分致命的 ，所以Redis是面向快速执行场景的数据库。除了Redis之外，Node.js也是单线程，Nginx也是单线程，但他们都是服务器高性能的典范。

5、redis作为一个网络内存缓存数据库，在实现高性能时，主要有4个点。网络高并发，高流量的数据处理。一个异步，高效，且对CPU要求不高的网络模型，这个模型主要是由OS来提供的，目前在LINUX最主流使用的是EPOLL，这个网上介绍很多，主要是基于事件驱动的一个异步模型。

6、Redis最大的特性是它会将所有数据都放在内存中，所以读写速度性能非常好。Redis是基于内存进行操作的，性能较高，可以很好的在一定程度上解决网站一瞬间的并发量，例如商品抢购秒杀等活动。

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